计算机视觉：特征检测与匹配——实现特征跟踪

计算机视觉是一项研究如何使计算机“看”的技术，其中特征检测与匹配是一项重要的任务。特征检测是指从图像中提取出具有独特性质的图像特征，而特征匹配则是将不同图像中的相同特征进行匹配，从而实现图像的对比和跟踪。在本文中，我们将探讨如何使用计算机视觉技术实现特征跟踪，并提供相应的源代码。

特征跟踪是计算机视觉中的一项关键任务，它可以在视频序列中跟踪目标对象的运动。特征跟踪算法通常包括以下几个步骤：特征提取、特征描述、特征匹配和运动估计。

首先，我们需要进行特征提取。在这里，我们将使用一种常用的特征提取算法——SIFT（尺度不变特征变换）。SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征描述子。SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，能够在不同尺度和旋转条件下提取出相似的特征点。

下面是使用Python和OpenCV库实现SIFT特征提取的代码示例：

import cv2

def extract_sift_features(image):
    gray = cv2